本文和你一起来探索Python中的pivot_table函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。...一、pivot_table函数定义 pivot_table函数是pandas库中的函数，调用首先需要加载pandas库。 其功能相当于excel中的数据透视表。...import os import numpy as np import pandas as pd os.chdir(r'G:\python\17_python中常用函数') date = pd.read_excel...) 得到结果： 从结果知，可以根据需求自行在aggfunc函数中指定要聚合的函数。...至此，Python中的pivot_table函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。
Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。 本文将详细介绍pivot_table的用法及其在数据分析中的应用。...1. pivot_table函数简介 pivot_table函数的基本语法如下: pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None..., aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All'...总结 Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,它可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。...参考资料: Pandas官方文档 - pivot_table Practical Business Python - Pandas Pivot Table Explained Spark By Examples
图2 Excel制作数据透视表 Pandas里制作数据透视表主要使用pivot_table方法。...pivot_table方法的调用形式如下： DataFrame.pivot(index, columns, values, aggfunc) 其实index参数对应行字段，columns参数对应列字段，...aggfunc的默认值是numpy.mean，也就是计算平均值。...声明：本文选自中国水利水电出版社的《Python +Excel高效办公:轻松实现Python数据分析与可视化》一书，略有修改，经出版社授权刊登于此。...，教你轻松实现Python数据分析和可视化 易学易懂，对比Excel，降低学习Python的难度，插图丰富，零基础入门学习 实例丰富，书中列举了100多个实例，用实例学习更高效 配套视频，每节配有视频教学
通过设置新的行标签index和列标签columns，指定需要被统计分析的数值values,指定采用的统计聚合函数aggfunc等，利用数据透视表可以对原始数据表进行多种视角的分析和不同方式的重塑,因而称之为透视表...在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总，实现数据透视表的功能。groupby是先分组，然后选择聚合函数，生成透视表。...pivot_table则是直接通过设置index，columns，values，aggfunc等参数生成透视表。...二，pivot_table数据透视表 相比较Excel中的数据透视表，使用pandas的pivot_table函数来实现数据透视表，将十分灵活和强大。 构造dataframe数据 ?...4，aggfunc 参数 ? ? ? ? 5，pivot_table参数总览 ?
Python大数据分析 记录 分享 成长 什么是透视表？...在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...pivot_table使用方法： pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： 如何使用pivot_table?...=[np.sum],values=['数量'],margins=True) result4.head() 总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel
本文重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。...虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。...要添加这些功能，使用aggfunc和np.sum就很容易实现。...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"],aggfunc=np.sum) aggfunc可以包含很多函数，下面就让我们尝试一种方法...然而，聚合函数aggfunc最后是被应用到了变量“values”中你所列举的项目上。
在 Pandas 模块中，调用pivot_table()方法，可以帮助我们实现数据透视表的操作。...接下来我们可以对比 Excel 中数据透视表的操作步骤，为大家介绍pivot_table()方法中的常用参数。...▲图3-16 对比上图的Excel数据透视表参数，我列出了pivot_table()方法中的8个常用参数。...values = "销售数量", index = ["货季", "区域"], columns = "品牌", aggfunc...= np.sum, aggfunc = "sum", # 同上 margins = True, margins_name
在Python中，有多个库可以用来创建和操作数据透视表，其中最常用的是pandas库。 下面我将介绍如何使用Python中的pandas库来实现数据透视表和透视分析。...该函数的主要参数包括：index（用于分组的列）、columns（用于创建列的列）、values（用于聚合计算的列）和aggfunc（聚合函数，默认为求平均值）。...pivot_table = pd.pivot_table(df, index='category', columns='year', values='sales', aggfunc=np.sum) print...filtered_data = pivot_table[pivot_table['category'] == 'A'] 计算汇总统计量：可以对数据透视表中的行、列或整个表格进行统计计算，比如求和、平均值等...import matplotlib.pyplot as plt pivot_table.plot(kind='bar') plt.show() 通过以上步骤，我们可以利用Python中的数据透视表和透视分析
本文含 3796 字，22 图表截屏 建议阅读 20 分钟 本文是 Python 系列的特别篇的第十五篇 特别篇 1 - PyEcharts TreeMap 特别篇 2 - 面向对象编程 特别篇...今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。...df = pd.read_csv('PB Sales.csv') df 设置“单行”为 Pivot 创建透视表的 pivot_table() 函数里面的参数设置很多，学习它最有效的方式是每一步设置一个参数...现在大概可以猜出 pivot_table() 函数中有个参数用来设置整合方式，而默认值为平均。...现在再看下图可视化 pivot_table() 函数的用法，是不是都能理解了？ Stay Tuned！
相信大家都用在Excel当中使用过数据透视表(一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式)，也体验过它的强大功能，在Pandas模块当中被称作是pivot_table，今天小编就和大家来详细聊聊该函数的主要用途...non-null int64 dtypes: datetime64[ns](1), int64(4), object(4) memory usage: 298.8+ KB 初体验 在pivot_table...函数当中最重要的四个参数分别是index、values、columns以及aggfunc，其中每个数据透视表都必须要有一个index，例如我们想看每个地区咖啡的销售数据，就将“region”设置为index...='sum', fill_value=0, margins=True) output 最后的最后，我们调用pivot_table函数来制作一个2010年度咖啡销售的销量年报，代码如下 month_gp...= pd.Grouper(key='order_date',freq='M') cond = df["order_date"].dt.year == 2010 df[cond].pivot_table
pandas提供了pivot_table()函数以快捷地把DataFrame转换为透视表。...2 导入数据 代码 # 导入Python库 import numpy as np import pandas as pd # 读取Excel文件，并且查看前5行数据集 df = pd.read_excel...参数aggfunc可以接受一个聚合计算的列表，例如：求和与计数 代码 pd.pivot_table(df, index=['Manager', 'Rep'], values=['Price'], aggfunc...通过对参数aggfunc传递字典来实现对参数values里面指定的列执行所需的聚合计算操作。...5 总结 pandas通过pivot_table()函数可以实现透视表，通过设置函数里面的不同参数以达成不同的目标。
附已发表内容链接： 1.为什么为Excel选择Python？ 2.为什么为Excel选择Python？...（续） 3.Python开发环境之Anaconda 4.Python开发环境之 jupyter jupyter笔记本 5.Python开发环境之Visual Studio Code 6.Python入门之基本数据类型和数据结构...：groupby方法和pivot_table函数。...本节首先介绍pandas的工作原理，然后介绍将数据聚合到子集的两种方法：groupby方法和pivot_table函数。...values将通过使用aggfunc聚合到结果数据框架的数据部分，aggfunc是一个可以作为字符串或NumPyufunc提供的函数。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...pivot_table()内的参数列表如下： pandas.pivot_table(data, #数据框名称 index=None, #行索引（对应Excel...: 变量描述、聚合统计： pivot_table 交叉列联表： pandas.crosstab
在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。 pivot_table使用方法： ?...pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean'*, *fill_value...参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练，示例数据表如下： ?...计算每个洲每个城市每单平均销售量 result2 = pd.pivot_table(data,index=['洲','城市'],aggfunc=np.mean,values=['数量']) result2...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。
pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...无论是数据分析、报表制作,还是其他数据处理场景, pivot_table 都是你的得力助手。...对于繁琐的数据整理和统计工作, pivot_table 就像个"数据武术家",它能让你的数据重现清晰有序的"功夫阵"。下面来看它的具体用法吧！...（DataFrame）", values="要聚合的列或列的列表", index="要作为行索引的列或列的列表", columns="要作为列索引的列或列的列表", aggfunc...C 180 West A 210 B 130 Pandas 快速上手系列算上本文是更新了 8 篇，其他文章如下: Python
交叉计数函数： pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value) 参数说明： values：数据透视表中的值 index：数据透视表中的行...columns：数据透视表中的列 aggfunc：统计函数 fill_value：NA值的同一替换 #相当于excel中的数据透视表功能 import numpy import pandas data...= pandas.read_csv( 'C:/Users/ZL/Desktop/Python/5.4/data.csv' ) bins = [ min(data.年龄)-1, 20,...labels ) ptResult = data.pivot_table( values=['年龄'], index=['年龄分层'], columns=['性别'], aggfunc
02 利用pd.pivot_table实现 Pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，实现个数据透视表自然不在话下，其接口函数为pivot_table，给出其核心参数如下： values : 待聚合的列名...index : 用于放入透视表结果中的行索引列名 columns : 用于放入透视表结果中列索引列名 aggfunc : 聚合统计函数，可以是单个函数，也可以是函数列表，还可以是字典格式，默认聚合函数为均值...如果既需要统计不同性别各舱位下的生存人数（对应Survived=1），又想统计生存率（生存人数与该分组下总人数的比例），那么仅需在传入aggfunc参数时增加一个mean聚合函数即可： ?...03 pivot_table与pivot pivot与pivot_table都含有pivot一词，所以功能上也有一定的相近之处。...，则pivot_table也可适用。
导读 pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。...05 pivot_table pivot_table是pandas中用于实现数据透视表功能的函数，与Excel中相关用法如出一辙。 何为数据透视表？...pivot_table函数参数列表如下： ?...在以上参数中，最重要的有4个： values：用于透视统计的对象列名 index：透视后的行索引所在列名 columns：透视后的列索引所在列名 aggfunc：透视后的聚合函数，默认是求均值 这里仍然以求各班每门课程的平均分为例...aggfunc默认是求均值函数'mean' 作为对比，再次给出用groupby实现相同功能的结果： ?
这是我的第78篇原创文章，关于Python语言和数据科学。 阅读完本文，你可以知道： 1 使用Python语言实现数据透视表功能 “正是问题激发我们去学习，去实践，去观察。”...数据科学小技巧系列 1数据科学小技巧1：pandas库apply函数 2数据科学小技巧2：数据画像分析 我们用Python语言和pandas库轻松实现数据透视表功能。...第一步：导入Python库 ? 第二步：导入数据集 ? 第三步：数据检视 ? 第四步：数据透视表 ?...我们使用pandas库的pivot_table函数，重要参数设置： index参数：指定分组指标 values参数：指定计算的指标 aggfunc参数：指定聚合计算的方式，比方说求平均，累加和 数据透视表结果...思考题 1 请查阅pivot_table函数的文档，了解各个参数的使用方法。
labels ) ptResult = data.pivot_table( values=['年龄'], index=['年龄分层'], columns=['性别'], aggfunc
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